Swin Transformer介绍

Swin Transformer 是一种新型的基于自注意力机制的深度神经网络模型，其核心思想是将图像分块处理，从而大大减小了模型的计算复杂度，同时能够保持较高的模型精度。Swin Transformer 还采用了跨阶段信息交流的机制，使得模型可以更好地捕捉不同尺度的特征。近期，Swin Transformer 在图像分类、目标检测和语义分割等任务中都取得了非常出色的成绩，甚至在某些任务上超过了其他经典的神经网络模型，比如 ResNet 和 EfficientNet 等。